ИИ помогает создавать приложения за 1 день. Проблема в том, что они никому не нужны

Сегодня любой квадробер или вайбкодер может поставить Claude Code/Cursor и написать приложение. Заплатить $99 и выкатить релиз в App Store. Слава, деньги и женщины стучатся в его дверь.. но тут он просыпается в жестокой реальности, где никому нет дела до его продукта.

В мае 2026 года исследователи MIT и Wharton School проанализировали данные более 100 000 разработчиков на GitHub за период с 2022 по 2026 год. Получилось масштабное исследование, основные инсайты которого я и расскажу в этой статье.

По данным исследования, GitHub Copilot образца 2022 года, который подсказывает код прямо в редакторе увеличивал количество коммитов на 40%.

Агенты в IDE, которые работают рядом с девом в реальном времени (Claude Code, GitHub Copilot в агентном режиме), дают уже +110%.

Автономные агенты, которые получают задачу и работают без участия разработчика, сами создавая пулл-реквест, добавляют ещё 34% поверх этого. Если смотреть на объем написанного кода, агенты в IDE увеличивают его на 741%.

Средний прирост активности разработчиков после принятия ИИ-инструментов по всем уровням производственной иерархии. Синие точки — автокомплит (GitHub Copilot 2022), красные — плюс агенты в IDE (Claude Code и аналоги), зелёные — плюс автономные агенты. Слева строки кода, справа релизы.

Код стал писаться быстрее, его стало больше, но разработка все равно упирается в человеческий фактор.

ИИ ускорил первый этап в цепочке разработки — написание кода. Но дальше идут ревью, тестирование, приёмка, релиз, и там по-прежнему сидит человек. Авторы исследования проверили, насколько ИИ способен его заменить.
Ответ: ни на сколько.

ИИ пишет код бесконечно. Понятие завершенности продукта существует только для человека.

Агенты в IDE (Claude Code и аналоги) — эффект по уровням:

• Строки кода +741%
• Файлы +187%
• Коммиты +109%
• PR +65%
• Репозитории +26%
• Релизы +20%

Представьте город, где внезапно появилось в десять раз больше ресторанов. Поваров стало больше, меню стало разнообразнее. Но людей в городе больше не стало и голоднее они тоже не стали. Большинство новых ресторанов пустует. С приложениями произошло ровно то же самое.

Исследователи проверили четыре крупнейших маркетплейса:

• App Store,
• Google Play
• Chrome Web Store
• SourceForge

Оказалось, что упростилось только создание приложений. Дистрибьюцию ИИ на себя взять не смог.

Верхний ряд графиков показывает, что новых приложений стало резко больше с 2025 года. На iOS количество увеличилось почти вдвое.

Средний ряд показывает суммарные загрузки и рейтинги приложений, вышедших в тот же месяц. Нет никаких изменений ни на одной платформе.

Нижний ряд показывает долю приложений, которые не набрали даже минимальной аудитории (менее 10 рейтингов на iOS, менее 100 загрузок на Android).

К началу 2026 года Claude Code подписывал больше 5% всех публичных коммитов на платформе. И это, по оценке авторов исследования, значительное занижение. Многие разработчики коммитят ИИ-сгенерированный код под своим именем без маркировки.

До 2025 года PR и репозитории росли линейно. С приходом агентов тренд сломался вверх. Причём PR ускорились сильнее, чем репозитории, потому что PR ближе к коду в производственной цепочке и меньше зависят от человеческих решений.

Именно это и есть главная мысль исследования. Написание кода — задача, которую ИИ почти решил. Дистрибьюция готового продукта до пользователя — задача, которую он не трогал вообще.

Причем дистрибьюция всегда была сложнее написания кода. Просто раньше обе задачи занимали столько времени, что разница в сложности была незаметна. ИИ ускорил написание кода и поставил вторую задачу в фокус внимания.

Дистрибьюция упирается в ресурс, который не масштабируется. Можно выпускать в десять раз больше приложений, но количество внимания пользователей при этом не растет. Поисковая выдача, рекомендации в сторах, сарафанное радио — все каналы, через которые люди находят новые продукты, имеют фиксированную пропускную способность. Чем больше приложений конкурируют за один и тот же объем внимания, тем меньше достается каждому.

Поэтому «навайбкодил сервис за один день» и «сервис, которым кто-то пользуется» — это два разных сервиса и две разные задачи.

Первая волна ИИ-инструментов решила задачу написания кода, и этот рынок уже поделен между Claude Code, Cursor, Codex и парой других. Деньги следующей волны лежат в той части, которую ИИ еще не тронул.

Автоматизация ревью и тестирования. Это новое бутылочное горлышко. Код пишется в 7 раз быстрее, но проверять его по-прежнему должен человек. Инструмент, который снимет эту нагрузку так же, как Copilot снял написание, забирает следующий большой рынок.

Как пользователи находят продукты. Если приложений стало в разы больше, а внимания столько же, то выигрывает тот, кто решит проблему обнаружения. Не реклама, а механизмы, которые соединяют нужное приложение с нужным пользователем в мире, где предложение кратно превысило спрос.

Инструменты для итерации на реальном поведении. ИИ генерирует фичи мгновенно, но понять, какие из них нужны, все еще долго и дорого. Тот, кто ускорит цикл «гипотеза → реальный пользовательский опыт → решение», ускорит самую медленную часть продукта.

Не строить там, где скорость стала стандартом. Если ваше единственное преимущество «мы делаем быстрее», у вас больше нет преимущества. Стройте там, где барьер всё еще человеческий: глубокое понимание узкой ниши, доступ к данным, доверие, дистрибуция. Пока что ИИ не может это скопировать.

P.S. Данные исследования актуальны на начало 2026 года. Учитывая скорость развития ИИ, скорее всего, цифры выглядят еще печальнее в июне 2026.